龙猫数据携手400万用户升级数据服务,AI企业成最大受益者

AI自诞生之日起就给了我们无限的想象力,成为了社会普遍关注的话题。“人工智能将会快速爆发,10后50%的人类工作将被AI取代。”创新工场董事长李开复曾介绍到。对于AI创业者而言,巨头们搭建的AI生态日渐完善,存储和计算成本大幅下降,AI初创企业的难度也正在逐渐降低。据资料显示,过去两年新增加人工智能企业数超过了过去10年的总和。

深度学习带动更多行业应用

深度学习是一个划时代的技术,强大学习能力逼近任意函数的能力,在图像,视觉,语音等各种应用中得到很好的证实。利用GPU运算,在模型相当复杂,数据量特别大的情况下,依然可以达到很理想的学习速度。深度学习与大数据结合,轻易实现了各种场景任务,从而使得各个行业应用成为了可能。AI目前在应用层面主要聚焦语言识别、语义技术处理以及计算机视觉领域,其中的代表企业包括科大讯飞、地平线、旷视科技、云知声等企业。

AI需要大量数据支持

关于人工智能,有很多听上去接近神话的案例,而神话是伪科学的,毕竟展示锄头是不可以代替种地的。AI也绝对不会是一个人完成的,如果一个人完成了工智能,这个人工智能也不会有多智能。AI需要大量数据训练神经网络,通过不间断的训练才可能达到所谓的“智能”,而获得海量的数据对AI企业至关重要。龙猫数据是一家专业的AI数据服务商,在大数据服务中也有着自己的看法:“可靠”取决于优质的数据质量:对于一家无人驾驶的AI企业而言,正确的道路信息和驾驶习惯是至关重要的。如果训练神经网络有闯红灯、不避让行人的数据样本,那么这个无人驾驶产品在道路行车中则是灾难性的。优质的数据样本是保障AI产品可靠极其重要的。

“精准”取决于大量的数据样本:在图片人脸识别领域,曾经因为数据样本的原因导致机器错误的将黑人识别成了黑猩猩。其原因就是数据样本的单一和数据样本的匮乏。用1万张人脸图片供机器学习和用100万张人脸图片供机器学习,其差别是显而易见的。所以说精准的识别度需要大量的数据样本支持。

“极致”取决于定制的数据种类:随着AI技术的不断成熟,AI的应用领域也在不断延伸。而延伸所及到的领域就需要与之相匹配的数据。还拿无人驾驶举例,车道行车驾驶数据训练的车辆只能在道路行车中完成无人驾驶,如果车辆行驶到社区、村庄等非车道道路环境下车辆将无法完成自动驾驶。更多定制化数据样本训练可以让产品接近“极致”

龙猫数据

两大业务:数据采集,数据标注

两个平台:众包数据采集 App,众包数据标注 Web 平台

目前龙猫数据可以完成图像、语音、视频、文本四大类别的数据采集和数据标注工作。

龙猫数据优势

数据采集样本量大、样本分布广泛:龙猫把数据采集需求分包给平台上百万量级的众包用户,依靠他们闲暇的时间进行数据采集,可以快速搜集大量的数据样本;

数据标注有多重质量把关:数据标注的质量会直接影响AI训练的效果,龙猫的数据标注平台有标注员培训-标注员考核-标注-审核-抽审,多重把关机制确保最终产出高质量数据;对复杂的数据需求,龙猫还会通过自己管理的线下团队进行标注。

丰富的数据采集、标注经验:龙猫从2016年起开始提供AI数据采集、标注服务,长期为百度、腾讯、小米、今日头条、蔚来汽车、升哲、出门问问、猎户星空、Advance、图森、下厨房、深鉴、Remo、YI+、西井、博云、云从、Video++ 等公司提供数据服务,参与数百个项目,积累了非常丰富的数据处理经验,也在业内积攒了很好的口碑。

龙猫数据,专业的AI数据服务商

龙猫数据注重AI大数据行业发展,产品和服务的横向发展和纵向延伸都做了升级,可以最大限度的满足AI企业日益增长的定制化数据需求。龙猫数据践行行业责任和使命,携手400万用户提供AI数据服务,为AI领域不断发展提供支持。


本文来自南方企业新闻

推荐文章

爱数智慧—人工智能数据服务商中的一匹黑马
大数据给人的印象貌似虚无缥缈,如今实则高频率的存在于每个人的身边。简单的说从你拿起手机订餐,到购买任何生活起居用品的时候已经形成了数据。当数据量足够大的时候,便为人工智能提供了可以进行从任何角度分析得出任何结论的基础库。这是一个“细思极恐”的事情。牛津大学的一项研究甚至显示,未来二十年将会有 47%的工作被机器人取代。这个叫做 Mighty AI 的公司,希望用众包平台的方式,帮助科技公司解决人工智能的数据来源。(上图为爱数智慧的主要业务-人脸标注)2017年年初,美国人工智能众包服务平台Spare5更名为Mighty AI,并宣布获得1400万美元B轮融资。本轮融资由英特尔投资(Intel  Capital)领投,谷歌风投和Accenture Ventures以及原有投资者也参加了此次融资。2016年4月,谷歌CEO Sundar  Pichai第一次明确的提出AI将优先作为公司大战略。谷歌以深度学习技术为依托,涉足语言理解、人机交互、机器人等人工智能核心技术应用领域,全方位布局人工智能帝国。到底是一家什么样的公司,竟然能够赢得人工智能风向标——Google的青睐和投资。Mighty AI于2014年成立,总部位于西雅图。迄今为止,Mighty  AI与微软、Pinterest和IBM等大型公司建立了合作关系,他们为Mighty AI社区提供识别照片、文章打分、情绪分析等任务。Mighty  AI通过付钱给主题相关的专家来用几分钟回答问题或完成任务。(上图为爱数智慧的主要业务-情感分析)Mighty AI之所以能够得到Google的投资,首先,Mighty AI足够专业,通过找到主题相关的专家对相应的数据进行标注和注释。其次,Mighty  AI对数据的标注和注释速度快。“我们喜欢Mighty  AI的地方在于我们的许多客户第一步都是要注释数据,他们只有做完之后才能在我们的人工智能芯片和软件基础上构建,”英特尔投资的总经理肯?埃莱凡特(Ken  Elefant)说。“通过Mighty AI,所有这些注释将会以更快的速度完成,这将帮助英特尔的客户更快地进行配置。”最后,Mighty  AI严格控制注释数据的质量,对注释工作完成好的人员提高薪酬及任务优先级,相反,任务完成不好的人员也会收到相应的反馈甚至解聘。不只国外投资者意识到数据管理对人工智能的重要性,国内的数据服务企业也获得了投资机构的青睐。据新经济创投数据服务商IT桔子报道,2017年,国内的数据管理平台类企业获投率在人工智能领域内遥遥领先,达到79.66%。中国的人工智能数据处理企业中,北京爱数智慧科技有限公司,称得上是人工智能数据服务业的一匹黑马,从2016年成立至今,已经获得数千万元的融资,市值近两亿元人民币。成立一年多,就已经与包括微软、阿里巴巴、腾讯、中国移动、滴滴、Nuance等国内外知名企业建立了战略性合作。爱数智慧之所以发展这么迅速,在短时间内与多家企业建立合作,主要原因有以下几点:首先,爱数智慧的标注团队非常专业,他们拥有各行各业的人员,他们专注处理自己擅长领域的数据;其次,由于团队的专业性,标注和注释的效率在行业内处于领先水平,这点深受客户的喜爱,合作过的客户都与其建立了长期合作战略;最后,爱数智慧自主研发的智能化数据处理系统可以随时监控数据标注和处理,并反馈数据处理效果,利于平台管理数据处理人员,更有利于提高数据标注效率和质量。(上图为爱数智慧的主要业务-交通目标物体标注)行业内不乏人工智能数据提供商,但是毫无疑问像爱数智慧这样的发展势头强劲的黑马不多见。爱数智慧会成为下一个Mighty  AI吗?让我们开始发挥想象力吧。从目前消费互联网的发展来看,可以很清楚的感受到大数据、人工智能对我们生活的影响,我们未来的发展终将离不开大数据。

热门文章

        对数据标注行业稍微有些了解的人都知道数据标注进入门槛低,适合很多人兼职也适合创业。        正是因为数据标注行业的门槛低这个特点最近两年从事数据标注的小公司小工作室如雨后春笋般的遍布全车大大小小的县城。        但是目前有个有趣的现象,那就是有很多进入数据标注行业做了一段时间的人慢慢的感觉数据标注行业就是个坑?为什么有些人会说数据标注就是个坑呢?        其实对与有上述问题认识的人我们认为,这些人多数都是有于对这个行业对自身条件的不了解,盲目的开始进入数据标注行业的。为什么我们会这样说呢?下面就给给大家来分析下到底有哪几方面的原因:        一、有相当一部分人是听了朋友或者网上消息说这行很火爆,好做,门槛低,也有一部分人了因此租办公室买电脑招人,然后就去群里面找分发项目的人就开张干起来了。可实际上这些人他们大多数都没有充分了解数据标注行业,更没有认真仔细得去调查分析,到底自己能不能做好一个项目,到底自己能不能有质有量按时交付的完成一个项目,到底自己有没有这个能力来管理项目。更多的人也没有去用长远的眼光去考虑数据标注项目。        二、数据标注项目虽然入门门槛低,但是相当一部分有于理解认知应变能力上都不能保证去做好数据标注项目,还有一部分人由于自己对标注项目重视程度不足接到项目之后呢?不仔细认真的去阅读理解项目规则,更没有很好的对规则质检标准去培训员工,而对员工的要求主要看重每天的产出效率,从而导致接到手的项目做的质量很差,频繁的返工,有提项目甚至因为质量太烂项目方不给结算或者是结算比例很少,最终的结果就是做好些个项目但基本都是赔钱。        三、虽然业内人都 说数据标注简单,但是标注项目他也是一个系统性的工程,一个项目能不能做好并不简单的看项目好做就能赔钱。实际上决定项目赚不赚钱考验的是一个团队的项目管理水平,质量管理能力,运营能力各方面因素的。一句话再好赚钱的项目也照样有人赚钱也有人赚钱,要赚钱不是那么简单的。        四、还有些工作室 、小公司因为对行业不够了解等他们做了一段时间后发现,自己团队经常会没有项目做,而自己团队接项目的业务能力又不具备,甚至有的时候为了员工有活干去接一些价格极低根本就不赚钱的标注项目,时间稍微一长这些工作室团队就会赔上很多钱最终关门倒闭。        五、下来要说的就是一部分人人兼职人员由于认识不到位,对项目的规则质量要求 文件不认真阅读消化理解导致做的项目质量差返工有的甚至最后不结算,最终退出这行。更有一些人由于经验不足被标注行业的项目骗子给忽悠到辛苦劳动到最后结算时找不到人。        标注行业本身由于进入门槛低,做的人很行业内盲目打价格战,导致很多转手二手三手的项目在质量工期的要求下根本就不赚钱甚至赔钱,所以在这里也提醒大家做任何事都要谨慎而行。